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高速公路交通流状态辨识与拥堵预测方法研究
| 论文题名： | 高速公路交通流状态辨识与拥堵预测方法研究 |
| 关键词： | 高速公路;交通状态辨识;拥堵预测;模糊聚类算法;WOA-SVM算法 |
| 摘要： | 高速公路作为重要的交通运输通道，其发展建设与国民经济和社会进步密切相关。但是汽车保有量的增加，节假日大规模集中出行等问题，加剧了高速公路交通的供需矛盾。因此开展高速公路交通流状态辨识以及对拥堵预测的研究，对保障高速公路交通的安全畅通、提高高速公路管理服务水平具有重要的理论意义和应用价值。 本文首先对高速公路交通流交通参数特性进行分析，甄选交通状态辨识的交通流表征参数。在对高速公路交通拥堵成因和现有划分标准的基础上，提出基于模糊算法的交通状态划分标准。 其次，提出基于DKC值的FCM算法的高速公路交通流状态的辨识方法，针对原有FCM算法，聚类效果不佳、易陷入局部最优解、易受噪声点影响等问题，改进了原FCM算法选取聚类中心方法。将数据密集度作为依据，以DKC值最大的点作为初始聚类中心，并以此为基础建立了动态选取聚类中心规则。为了丰富交通状态信息，提出了高速公路交通流时间序列形态变化数据的划分方法，将高速公路交通流点数据拓展为时间序列样本，并用斜率制定形态变化模式标准，判断时间序列各段模式，通过相应距离公式运用层次聚类算法进行聚类分析。 然后，建立了基于WOA-SVM算法的高速公路交通拥堵预测方法，不同于以往预测交通流量来判别拥堵的方法，而是直接以得出的交通状态数据作为预测依据。新型优化算法WOA算法是通过个体向“较优且最近”的个体移动促使算法收敛至最优解，可跳出局部最优且收敛速度较快。 最后，以美国101高速公路409940监测站3个月交通流数据作为研究对象，验证了论文提出的交通状态辨识和拥堵预测方法的有效性，为高速公路交通管理提供决策支持。 |
| 作者： | 周如心 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 曹从咏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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